Does ambiguity matter? Estimating asset pricing models with a multiple-priors recursive utility
模糊性重要吗？多重先验递归效用资产定价模型的估计AI 解读 ↓
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模糊性重要吗？多重先验递归效用资产定价模型的估计
- 研究问题
- 将投资者对真实概率测度的模糊性担忧纳入资产定价后，风险厌恶、股权溢价解释及跨期替代弹性估计如何变化？
- 方法与思路
- 作者在代表性代理人框架下，实证比较包含多重先验递归效用的不同偏好设定，模型采用容纳模糊性担忧的随机微分效用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，纳入模糊厌恶后相对风险厌恶估计较低，模糊厌恶具有经济与统计显著性，最多可解释平均股权溢价的45%。
- 阅读关注点
- 应核对模糊厌恶与风险厌恶的分别识别、偏好模型比较依据，以及跨期替代弹性弱识别对估计和溢价分解的影响。
- 阅读边界
- 摘要未说明数据、估计准则和不确定性区间；45%是特定模型下的解释上限，且摘要明确提示跨期替代弹性识别较弱。
原文摘要
This paper considers asset pricing models with stochastic differential utility incorporating decision makers׳ concern with ambiguity on true probability measure. Under a representative agent setting, we empirically evaluate alternative preference specifications including a multiple-priors recursive utility. We find that relative risk aversion is estimated around 1–8 with ambiguity aversion and 7.4–15 without ambiguity aversion. Estimated ambiguity aversion is both economically and statistically significant and can explain up to 45% of the average equity premium. The elasticity of intertemporal substitution is higher than one, but its identification appears to be weak, as observed by previous authors.